Pythonの線形回帰予測日付で

Question

将来の日付で単純な線形回帰を使って値を予測したいのですが、日付形式のために値を予測できません。

data_df = 
date   value 
2016-01-15 1555 
2016-01-16 1678 
2016-01-17 1789 
... 

y = np.asarray(data_df['value']) 
X = data_df[['date']] 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split    
(X,y,train_size=.7,random_state=42) 

model = LinearRegression() #create linear regression object 
model.fit(X_train, y_train) #train model on train data 
model.score(X_train, y_train) #check score 

print (‘Coefficient: \n’, model.coef_) 
print (‘Intercept: \n’, model.intercept_) 
coefs = zip(model.coef_, X.columns) 
model.__dict__ 
print "sl = %.1f + " % model.intercept_ + \ 
    " + ".join("%.1f %s" % coef for coef in coefs) #linear model 

私は失敗した

data_df['conv_date'] = data_df.date.apply(lambda x: x.toordinal()) 

data_df['conv_date'] = pd.to_datetime(data_df.date, format="%Y-%M-%D") 

Answer 1

日付データでは線形回帰は機能しません。

df = df.set_index('date', append=False) 

2）変換

1）日付データフレームのインデックス：

import datetime as dt 
data_df['Date'] = pd.to_datetime(data_df['Date']) 
data_df['Date']=data_df['Date'].map(dt.datetime.toordinal) 

Answer 2

ライナーの回帰は、数値データで動作日付を変換しようとした：

この

は私が持っているデータフレームです。日時型はこの場合には適切ではありません。その列を3つの別々の列（年、月、日）に分けて削除してください。

Answer 3

変換する：したがって、我々は数値に日付を変換するコードを以下の数値value.Theに変換する必要がありますdatetimeオブジェクトからfloat64オブジェクトへ

df = df.index.to_julian_date() 

日付がinである回帰を実行する従属変数。

Answer 4

、あなたのようなものを使用することができ、完全なDateTimeオブジェクトから序を生成する上で完全な答えを秒など。それが唯一の日付値に変換し、アカウント分にかからないように注意してください

dt.datetime.toordinal 

を使用しました：

df['Datetime column'],apply(lambda x: time.mktime(x.timetuple()))